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给高校大数据助学点个赞

来源:太原晚报 作者:舒圣祥 2017年05月29日 16:30

  近日,电子科技大学82名同学收到了学校悄悄打来的600元隐形补助金。此前,学校开发了大数据“智慧助困系统”,通过采集学生日常消费评价等4大类、40余个小类的数据,通过大数据挖掘与分析,自动生成家庭经济困难学生建议名单。(《四川日报》5月17日)

  无独有偶,南京理工大学也有个“暖心饭卡“项目,几天前,301位同学的饭卡上,突然也多出来一些钱。通过精确的大数据分析,来确定需要帮助的贫困大学生,这种助困方式,正在成为高校资助贫困生的新潮流。

  相比于之前的贫困生补助,大数据资助贫困生,既不需要学生主动申请,也不用再提供任何证明,甚至在收到补贴前都没有学生知情,这样的资助方式当然更为人性,也更有效率。

  贫困生是一个比较特殊的群体,相对而言心理比较敏感,很多人不愿意在同学面前展示自己的贫穷,所以干脆不去申请贫困生补助;与此同时,开证明这种确认贫困与否的办法,不仅很麻烦,而且很难证明材料的真伪。此外,高校为了甄别贫困学生,搞过竞选贫困生、评议贫困生等很多招数,但无不遭遇侵犯学生隐私、伤害学生自尊的质疑。

  通过采集学生日常的生活消费数据,以及勤工俭学、社交特征、行为轨迹等方方面面的情况,大数据勾勒学生的相对贫困情况,自然更为准确,这是真正的精准扶贫。只要你在生活数据上表现得像个贫困生,那么你就是一个可以得到帮助的贫困生。这样的助困方法,提高的是助困效率,保护的是贫困生脆弱的自尊。在发达国家,学生获得学校资助,不需要民主评议,只需要把家庭的收入、纳税证明交给学校即可。我们没有完善的纳税证明体系和征信系统,但大数据主动识别,一样能够达到这样的效果,甚至效果会更好。

  大数据助困有一点让人担心的,就是会不会有学生刻意造假,明明家里不贫困,但是知道贫困生资助的一套算法之后,故意在相关数据上伪装得很贫困。这种情况或许不可避免,但我觉得南京理工大学的回答非常好,“如果真有个别学生这样做了,也认了。我们的数据调取基本上不低于3个月。如果说某个孩子按照这个标准有意地往这边靠,坚持3个月也不容易。我们认为他还是在乎这些钱的,我们愿意把钱给这些孩子。”

(责编:马腾飞)